Chatbots in der Beratung
Wo liegen die Möglichkeiten und Grenzen dieser Technologie? (21.11.2018)
Förderjahr 2017 / Project Call #12 / ProjektID: 2230 / Projekt: Safer Internet-Bot

Worin liegt die Künstliche Intelligenz von Chatbots? Was steht hinter Natural Language Processing? Wie muss ein Chatbot sein, um authentisch zu wirken? Und: wollen wir das eigentlich?

Wir haben im Dezember 2017 mit einem Entwicklungsprojekt auf völlig neuem Terrain begonnen: ein Chatbot für die Beratung von Volksschulkindern. Der Safer Internet-Bot sollte das Team dabei unterstützen, das Service "Kettenbrief-Telefon" weiter anzubieten und auszubauen. Maschinell unterstützt sollten all jene Anfragen rasch beantwortet werden, die sich wiederholen und standardisiert abgearbeitet werden können. Seit Oktober 2018 ist der Chatbot veröffentlicht: Entwickelt wurde ein umfassendes Dialogsystem, das unterstützt von Natural Language Processing und Künstlicher Intelligenz (System LUIS) über 43 Kategorien (Intents) und 1400 Ausprägungen (Utterances) verfügt.

Foto der Veranstaltung zu Chatbot

Viele Organisationen im Beratungssektor kennen die Herausforderung von Online-Beratung - sind Chatbots dafür eine Lösung? Um über diese wichtigen Fragen zu sprechen, haben wir zu einem ExpertInnengespräch zum Thema "Chatbots in der Beratung" am 20. November eingeladen.

Als Vortragende kamen Christian Vorhemus (Microsoft Austria) und Luisa Brinkschulte (Management Center Innsbruck, IBM). Vorhemus erklärte das System des Natural Language Processing anhand aktueller Anwendungen. Brinkschulte hingegen präsentierte Forschungsergebnisse zu einer Frage, die ExpertInnen weltweit spaltet: Welche Characteristiken Sozialer Intelligenz sollten zukünftige Bots aufweisen?

Die künstliche Intelligenz hinter dem Safer Internet-Bot: Natural Language Processing

Zunächst wurde die Künstliche Intelligenz hinter dem Chatbot erklärt: Eingeschickte Nachrichten werden mittels neuronaler Netze und Natural Processing verarbeitet. Dabei wird eine Wahrscheinlichkeit ermittelt, mit welcher sie den vorhandenen Kategorien zuzuordnen sind. Im vorliegenden Beispiel handelt es sich um Sätze, die alle auf einen Hoax namens "Momo" verweisen. Je mehr Beispiele im System vorhanden sind, desto treffsicher wird die Erkennung der Textbausteine.

Natural Language Processing, SaferInternet-Bot

Sobald eine Kategorie zugewiesen wurde, werden die entsprechenden Antworten im Chatbot-Framework der Anfrage zugeordnet. Die Antworten werden im Falle des Safer Internet-Bot nicht dynamisch generiert, sondern wurden vom Safer Internet-Team zuvor gemeinsam mit Kindern entwickelt und getestet.

Framework Safer Internet Bot

Wie authentisch sollen und können Chatbots denn noch werden?

Der Safer Internet-Bot tritt nicht auf, als wäre er ein Mensch - Kinder sollen verstehen, dass sie mit einem Computerprogramm kommunizieren und das Team erst danach die Dialoge ansieht. Die Frage danach, wie ein Chatbot auftreten soll - möglichst menschähnlich oder wie eine Maschine, spaltet die ExpertInnen weltweit jedenfalls - wie Luisa Brinkschulte erklärte.

In einer Delphi-Studie befragte sie ExpertInnen weltweit zu ihren Einstellungen gegenüber der weiteren Entwicklung von Chatbots und klar wurde: gerade bei den Fragen "relationship", "otherness", "individual personality" spaltet sich die Community in zwei Extreme. Auf der einen Seite jene, die diese Entwicklungen als sehr wünschenswert erachten. Auf der anderen Seite jene, die davon ausgehen, das müsste unbedingt verhindert werden. Einig sind sich ExpertInnen vor allem über Charakteristiken wie Kontextabhängigkeit und Reflective Language - also technische Fragen, die schon längst bei Chatbots umgesetzt werden können.

Was haben wir gelernt? Ausblick auf die künftige Entwicklung des Chatbots

Der Safer Internet-Bot als Projekt steht kurz vor seinem Abschluss - doch das Service wird weiter betrieben werden. Im vergangenen Jahr konnten bei der Entwicklung wichtige Learnings gesammelt werden, die für andere Organisationen ebenfalls zentral sind. Ein Erfolgsfaktor war zum Beispiel eine breite Datenbasis für die Entwicklung nutzen zu können, aber auch gemeinsam mit der Zielgruppe Antworten zu erarbeiten und laufend testen zu können.

Derzeit sind im System bereits 617 Kettenbriefe klassifiziert und entsprechend können auch neu eingeschickte Massensendungen rasch erkannt und zugeordnet werden. Es werden zudem über 25 andere Kategorien einfache Gespräche mit dem Chatbot erlaubt. Das umfasst das Begrüßen, Verabschieden, aber auch Fragen wie danach was Kettenbriefe und Chatbots eigentlich sind. Der Chatbot wird jedenfalls weiter eingesetzt werden - jede Anfrage erweitert das System und ermöglicht auch weitere technische Entwicklungen. Wir freuen uns schon auf die weitere Entwicklung!

 

 

 

Tags:

chatbot; künstliche intelligenz; kinder; volksschule
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